10.3969/j.issn.1000-386x.2020.11.021
基于多特征信息融合的目标检测方法研究
针对目标检测中小目标漏检、准确率较低和容易受到相似目标干扰等问题,在SSD(Single Shot Multi-Box Detector)模型基础上,提出一种融合低层手工特征和深层网络特征的目标检测方法.通过对图像提取融合多种目标特征,获取目标大概位置和类别.基于非极大值抑制(NMS)将交并比小于0.7的窗口消除,解决行人部分重叠与小目标的漏检问题,提升目标检测的准确性和目标检测模型的泛化能力.该模型在VOC2007公开数据集上的平均检测精度较SSD算法提升了4％,NMS机制的加入有效提升了目标检测速度和稳定性.
多特征融合、目标检测、SSD算法、非极大值抑制
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TP391.9(计算技术、计算机技术)
陕西省自然科学基金项目2016JM8095
2020-11-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
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